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摘 要：法治评估是法制化建设过程中至关重要的一步，评估方法直接决定着法制化建设的科学性与准确性，为了得到客观公正的评测指标，采取基于多级模糊的评估方法。结合各地区、机关单位的法制建设情况，建立了法制评估的指标体系、模型及方法，通过该模型可以对现代法制建设进行衡量与评估，并对最后的评估结果进行分析，从而找出存在的不足，为法制化建设提供重要帮助。
关键词：模糊评估法；多级评判；法制化建设
中图分类号：R473 文献标识码：A 文章编号：2095-4379-（2018）05-0204-01
作者简介：田莉（1996-），女，土家族，湖北宜昌人，三峡大学法学与公共管理学院，法学专业本科生，研究方向：法治化评估；通讯作者：蔡政英，三峡大学计算机与信息学院。
近年来，由于法治建设力度不断加大，对于法治评估的重视也不断加强，很多学者及法律人士等提出了一系列法治评估方法，这些方法对于法治评估方式的科学性与完善具有重要的指导作用。例如生成与演进逻辑——从法治概念到评测指标的过程性解释所展示的，通过提出建构法治评估指标体系的逻辑关系模型，将中国法治评估指标体系的制定过程分解为“法治概念”、“法治制度维”、“法治测量指标”三个阶段，并依照评估进路对中国法治评估指标体系作出过程性的阐释。由于评估者往往不能给出精准的判断，为了能够对法治化建设作出更为客观的评估，本文提出一种基于多级模糊的法治化建设评估方法。
（一）建立因素集
确定评估因素集X={x1，x2，…，xn}，其中xi=（i=1，2，…，n）是评价指标。根据指标对评估准确性的影响，把指标分成正向指标和负向指标。指标值越大，评估的准确性就越高，所以正向指标的最大值为1；否则，为负向指标。对于正向指标选择偏大型的隶属函数进行单因素评估，反之采用偏小型的隶属函数。
偏大型隶属函数：
Rij=（xji-max{xji}）/（max{xji}-min{xji}）
偏小型隶属函数
rij=（max{xji}-xji）/（min{xji}-max{xji}）
（二）建立评判集
确定模糊评语集Y={y1，y2，…，ym}，对于法治化的评估一般分为很好（y1）、好（y2）、较好（y3）、一般（y4）、较差（y5）和很差（y6）六级。
（三）计算模糊综合评估矩阵
对单因素作出评价，得到评估矩阵Ri=[rij]m*n，其中Ri的元素rij表示第i个因素xi对第j个评估对象等级的隶属程度。
（四）确定权重集
确定各因素的权重W={w1，w2，…，wn}，wi>=0，wi表示第i个因素xi的权重。
（五）模糊综合评判
应用模糊矩阵的负荷运算规则C=W*R来做综合评价，式中的*表示评估算子。
（一）因素集
法治化评估分别从以下四个方面进行评估：村委会评估主要内容为法治阵地（x1）、公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性（x2）、行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务（x3）、法院评估主要内容为公正司法（x4）；
其中村委会评估主要内容为法治阵地包括：专门场所设置情况（r11）、人员配备情况（r12）、建设制度及其落实（r13）、法制宣传情况（r14）；
公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性包括：场所及其公示牌设置（r21）、网站及其更新情况（r22）、警务信息公开查询（r23）、标示标牌及着装（r24）；
行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务包括：一站式服务（r31）、提供网上办理（r32）、服务项目及程序公开、收费服务公開收费依据（r33）、限时办理（r34）；
法院评估主要内容为公正司法包括：关于主审法官办案责任制规定（r41）、诉讼服务中心立案受理制度及落实（r42）、网上查询生效文书及执行信息公开（r43）、标识设置及着装（r44）。
（二）评价集
将法治化的评估分为很好（y1）、好（y2）、较好（y3）、一般（y4）、较差（y5）和很差（y6）六级。
（三）设置权重集
依据每项评估所占比重不同来设置其权重：x1=（0.4，0.2，0.2，0.2）、x2=（0.4，0.2，0.2，0.2）、x3=（0.2，0.2，0.4，0.2）、x4=（0.2，0.2，0.4，0.2）。
（四）单因素评判
设置每一项指标都为25分，很好：23-25；好：22-19；一般：13-18；较差：7-17；很差：0-6。
（五）根据调查分数计算模糊综合矩阵Rij。
（六）计算模糊综合矩阵与权重集的乘积，得到综合评估结果。
[1]吴纪树.基层政府绩效评估的法治化探析[J].新西部，2017（24）：78-79.
[2]俞明轩，刘传耀.法治化视角下资产评估机构执业风险及防范[J].中国资产评估，2017（09）：8-14.
[3]吴江海.重大行政决策风险评估的法治化研究[D].大连海事大学，2017.
[4]于洋，杨瑞金，高卫恒.多级模糊评估的输变电设备状态评价体系研究[J].云南电力技术，2017，45（01）：62-66.
[5]乔云峰，接标，刘莹，郭良敏，罗永龙.P2P环境下基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型[J].计算机工程与应用，2017，53（01）：124-129.
关键词：模糊评估法；多级评判；法制化建设
中图分类号：R473 文献标识码：A 文章编号：2095-4379-（2018）05-0204-01
作者简介：田莉（1996-），女，土家族，湖北宜昌人，三峡大学法学与公共管理学院，法学专业本科生，研究方向：法治化评估；通讯作者：蔡政英，三峡大学计算机与信息学院。
近年来，由于法治建设力度不断加大，对于法治评估的重视也不断加强，很多学者及法律人士等提出了一系列法治评估方法，这些方法对于法治评估方式的科学性与完善具有重要的指导作用。例如生成与演进逻辑——从法治概念到评测指标的过程性解释所展示的，通过提出建构法治评估指标体系的逻辑关系模型，将中国法治评估指标体系的制定过程分解为“法治概念”、“法治制度维”、“法治测量指标”三个阶段，并依照评估进路对中国法治评估指标体系作出过程性的阐释。由于评估者往往不能给出精准的判断，为了能够对法治化建设作出更为客观的评估，本文提出一种基于多级模糊的法治化建设评估方法。
一、模糊评估原理
（一）建立因素集
确定评估因素集X={x1，x2，…，xn}，其中xi=（i=1，2，…，n）是评价指标。根据指标对评估准确性的影响，把指标分成正向指标和负向指标。指标值越大，评估的准确性就越高，所以正向指标的最大值为1；否则，为负向指标。对于正向指标选择偏大型的隶属函数进行单因素评估，反之采用偏小型的隶属函数。
偏大型隶属函数：
Rij=（xji-max{xji}）/（max{xji}-min{xji}）
偏小型隶属函数
rij=（max{xji}-xji）/（min{xji}-max{xji}）
（二）建立评判集
确定模糊评语集Y={y1，y2，…，ym}，对于法治化的评估一般分为很好（y1）、好（y2）、较好（y3）、一般（y4）、较差（y5）和很差（y6）六级。
（三）计算模糊综合评估矩阵
对单因素作出评价，得到评估矩阵Ri=[rij]m*n，其中Ri的元素rij表示第i个因素xi对第j个评估对象等级的隶属程度。
（四）确定权重集
确定各因素的权重W={w1，w2，…，wn}，wi>=0，wi表示第i个因素xi的权重。
（五）模糊综合评判
应用模糊矩阵的负荷运算规则C=W*R来做综合评价，式中的*表示评估算子。
二、一级模糊综合评判
（一）因素集
法治化评估分别从以下四个方面进行评估：村委会评估主要内容为法治阵地（x1）、公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性（x2）、行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务（x3）、法院评估主要内容为公正司法（x4）；
其中村委会评估主要内容为法治阵地包括：专门场所设置情况（r11）、人员配备情况（r12）、建设制度及其落实（r13）、法制宣传情况（r14）；
公安机关评估主要内容为警务公开与执法规范性包括：场所及其公示牌设置（r21）、网站及其更新情况（r22）、警务信息公开查询（r23）、标示标牌及着装（r24）；
行政服务中心评估主要内容为严格执法及便民服务包括：一站式服务（r31）、提供网上办理（r32）、服务项目及程序公开、收费服务公開收费依据（r33）、限时办理（r34）；
法院评估主要内容为公正司法包括：关于主审法官办案责任制规定（r41）、诉讼服务中心立案受理制度及落实（r42）、网上查询生效文书及执行信息公开（r43）、标识设置及着装（r44）。
（二）评价集
将法治化的评估分为很好（y1）、好（y2）、较好（y3）、一般（y4）、较差（y5）和很差（y6）六级。
（三）设置权重集
依据每项评估所占比重不同来设置其权重：x1=（0.4，0.2，0.2，0.2）、x2=（0.4，0.2，0.2，0.2）、x3=（0.2，0.2，0.4，0.2）、x4=（0.2，0.2，0.4，0.2）。
（四）单因素评判
设置每一项指标都为25分，很好：23-25；好：22-19；一般：13-18；较差：7-17；很差：0-6。
（五）根据调查分数计算模糊综合矩阵Rij。
（六）计算模糊综合矩阵与权重集的乘积，得到综合评估结果。
[ 参 考 文 献 ]
[1]吴纪树.基层政府绩效评估的法治化探析[J].新西部，2017（24）：78-79.
[2]俞明轩，刘传耀.法治化视角下资产评估机构执业风险及防范[J].中国资产评估，2017（09）：8-14.
[3]吴江海.重大行政决策风险评估的法治化研究[D].大连海事大学，2017.
[4]于洋，杨瑞金，高卫恒.多级模糊评估的输变电设备状态评价体系研究[J].云南电力技术，2017，45（01）：62-66.
[5]乔云峰，接标，刘莹，郭良敏，罗永龙.P2P环境下基于模糊理论的Dirichlet信任评估模型[J].计算机工程与应用，2017，53（01）：124-129.